科技的不断升级促使各个行业快速的发展，当然，也为从业者带来了更多的发展机会。大数据作为IT领域的一个“新贵”，也正在冲击着当下的整个市场。数据驱动一切是未来的时代趋势，因此就有着越来越多的人进入这个行业。但是，如何高效的实现学习、实现转型，就成为了求学者必须要考虑的问题。
大数据是一个“方法论”，是一个解决方法，因此他本身并不是一个单一的概念。所以，想要学懂大数据，就需要有精细化的大数据学习路线做支撑。当然，在了解如何学习之前，我们不妨先从理解一下大数据本身的概念。
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析、处理的一系列手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，而传统的方式已无法解决相应的问题。其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的技术。因此，想要转型大数据，需要学习的东西很多，而精细化的大数据学习路线，就是实现高效学习的一个保障。对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。
包含的内容多，自然就需要更长的时间去进行学习，而如何将时间缩短，如何提高效率，就需要精细化的大数据学习路线来保障。那么对于大数据学习路线你了解多少呢？
第一：不积跬步无以至千里，基础很重要
九层之台，起于累土。大数据包含的内容多，所以，就更加体现出基础的重要性。因此大数据学习路线的第一环节就是基础——java+linux。
相信了解过java的求学者应该明白其包含的内容也并不少，而我们究竟该学习哪些部分，就体现出精细化大数据学习路线的重要性。对于java我们没有必要全部学习，只要学习javase就可以了，当然Java是怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。至于其他的内容，你可以选择自学，进行自我的补充，毕竟了解的代码知识越多，对自己能力的提升越有帮助。
关于linux的学习，大家必须高度重视，毕竟大数据相关软件都是在Linux上运行的，而且学好linux，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等。
第二：核心知识点学习，细致化学习
学完大数据的基础知识，就正式进入到了大数据的核心知识领域，而这块的学习更应该关注学习的路线，毕竟好的学习路线不仅能够更加高效的完成学习，还能够形成完整的知识体系。
具体的学习路线为：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK，当然，每个知识点之中涉及的内容很多，这里就不为大家一一介绍了。这些都是大数据的核心内容，因此学习的时候必须拿出120%的专注度。
第三：实训项目，综合运用，融会贯通
无论是纸上谈兵，还是纸上谈来终觉浅，绝知此事要躬行，都在说明实操的重要性。因此，在学完大数据的核心知识之后必须进行大数据项目的实操，这不仅能够提升求学者的实操能力，将知识融会贯通，还能够及时的发现自己在学习中遇到的问题，以便于自己及时的进行查漏补缺。比如，海牛学院的大数据实训项目：《淘宝相似物品推荐系统》、《今日头条分布式内容爬取系统》、《金山大数据报表系统》等。
最后：实现提升
学习永无止境，想要提升自己就要不断的学习。比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫，这样我们就可以自己造数据了。再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。当然，你还可以根据自己的喜好去有针对性的学习。
对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。
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